强化学习——实战

强化学习中，谁来进行梯度计算，是有架构提供好接口了吗？还是需要我们自己编代码计算呢？优化器是做什么的，优化器是框架的一部分吗？
 

来自GPT：

在强化学习中，梯度计算通常发生在策略优化的过程中，特别是在基于策略梯度（Policy Gradient）的方法中。例如，使用深度强化学习时（比如DQN、A3C、PPO等），你会依赖于深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）来帮助计算梯度。大多数现代强化学习库已经提供了相应的接口来自动进行梯度计算，因此你通常不需要自己手动编写计算梯度的代码。你只需要定义模型、损失函数、策略等，框架会自动处理后续的梯度计算和反向传播。

1. 梯度计算：

• 自动微分（Autograd）： 深度学习框架通常包含自动微分的功能，能够在计算过程中自动追踪每个变量的梯度。这意味着，当你定义了模型和损失函数后，框架会在执行反向传播时自动计算梯度。
• 例如： 在PyTorch中，你只需要调用loss.backward()，PyTorch会自动计算与损失相关的所有参数的梯度。

2. 优化器：

• 优化器是用于更新网络权重（即参数）的算法，目的是最小化或最大化目标函数（通常是损失函数）。在强化学习中，优化器会根据计算出的梯度来调整网络参数。
• 常见的优化器包括：SGD（随机梯度下降），Adam，RMSprop等。这些优化器通过使用不同的策略来调整学习率和更新规则，以提高学习过程的稳定性和效率。

3. 优化器是架构的一部分吗？

是的，优化器通常是训练架构的一个组成部分，尤其是在深度强化学习中。强化学习的框架（如Stable Baselines3、RLlib等）通常提供了多种优化器的实现，并允许用户选择最适合自己任务的优化器。例如，在PPO（Proximal Policy Optimization）中，优化器用于优化策略的目标函数。

总结：

• 梯度计算通常由深度学习框架自动处理，你不需要自己编写梯度计算代码。
• 优化器用于调整模型参数，帮助最小化损失函数或最大化目标函数，通常是架构的一部分。

GAE的工作原理

GAE 结合了 TD(λ)（带有λ的时间差分方法）和 蒙特卡洛方法。具体来说，它通过 加权的TD残差 来计算优势估计，从而在减少估算方差的同时保持低偏差。

简而言之：是改进的优势函数，用来平衡方差和偏差。

优点：1.减少方差2.平衡方差和偏差3.加速收敛

因此如果使用了GAE，就要有相应的GAE参数。

PopArt（Pop Art Normalization）是一种用于强化学习中的 值函数标准化 技术，特别是在使用 值函数逼近（Value Function Approximation）时。它的主要目的是 规范化价值函数，使其能够适应动态的环境变化，提高训练的稳定性和效率。

PopArt 通过对值函数进行 标准化，有效地解决了这个问题。它通过自适应的值规范化，使得训练过程中值函数的数值范围保持一致，进而提高了算法的稳定性。

MAPPO（Multi-Agent Proximal Policy Optimization）本质上是一种 在线强化学习 算法，适用于多个智能体的训练。在这种情况下，剪裁（clipping）操作依然是很重要的，它的作用并不依赖于是否是在线学习，而是与 优化目标的稳定性 有关，尤其是在策略梯度方法中。

累计回报

Mask表示是否选路结束，MAPPO的代码中考虑了MASK因素，因此后续累计回报不会被计入计算。

还好没有改mask的值，mask和Done正好是相反的。